Logo video2dn
  • Сохранить видео с ютуба
  • Категории
    • Музыка
    • Кино и Анимация
    • Автомобили
    • Животные
    • Спорт
    • Путешествия
    • Игры
    • Люди и Блоги
    • Юмор
    • Развлечения
    • Новости и Политика
    • Howto и Стиль
    • Diy своими руками
    • Образование
    • Наука и Технологии
    • Некоммерческие Организации
  • О сайте

Скачать или смотреть Demystifying RDMA Protocols for GPU Data Centers | NVlink, Connectx, EFA, Infiniband, GPUDirect

  • OffNote Labs
  • 2025-11-14
  • 103
Demystifying RDMA Protocols for GPU Data Centers | NVlink, Connectx, EFA, Infiniband, GPUDirect
rdmardma gpugpudirectroceroce v2infinibandaws efagoogle cloud rdmagpu clustersgpu networkingdistributed trainingdistributed deep learninghpc networkinghigh performance computingncclmpicollective communicationmoe traininglarge language modelsllm trainingai infrastructureai data centerperplexity aimoekvcachedeepepconnectxordering rdmaNICs GPU
  • ok logo

Скачать Demystifying RDMA Protocols for GPU Data Centers | NVlink, Connectx, EFA, Infiniband, GPUDirect бесплатно в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете скачать бесплатно Demystifying RDMA Protocols for GPU Data Centers | NVlink, Connectx, EFA, Infiniband, GPUDirect или посмотреть видео с ютуба в максимальном доступном качестве.

Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Cкачать музыку Demystifying RDMA Protocols for GPU Data Centers | NVlink, Connectx, EFA, Infiniband, GPUDirect бесплатно в формате MP3:

Если иконки загрузки не отобразились, ПОЖАЛУЙСТА, НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если у вас возникли трудности с загрузкой, пожалуйста, свяжитесь с нами по контактам, указанным в нижней части страницы.
Спасибо за использование сервиса video2dn.com

Описание к видео Demystifying RDMA Protocols for GPU Data Centers | NVlink, Connectx, EFA, Infiniband, GPUDirect

RDMA (Remote Direct Memory Access) is the secret sauce behind fast GPU clusters, which make training billion parameter LLMs feasible.

But once you go beyond a single vendor stack, the protocols, drivers, and libraries start to feel like a treasure hunt.

In this video, we explore how RDMA protocols really work for GPU-accelerated deep learning, and what it takes to design a generic RDMA library that can run across InfiniBand, RoCEv2, cloud fabrics like AWS EFA, and different NIC / GPU generations.

We’ll break down:
NVLink vs RDMA (collective or peer-to-peer)
The pain of p2p RDMA: Hidden assumptions baked into common libraries (NCCL, Connectx, DeepEP)
Why building a “portable” RDMA abstraction is hard: memory registration, congestion control, reliability, ordering, and NIC quirks across vendors and clouds

Lessons inspired by engineering write-ups from Perplexity and others on scaling LLMs across thousands of GPUs with custom RDMA kernels and point-to-point data transfer.


🔍 Who is this for?

ML / DL engineers working on distributed training (NCCL, ConnectX, DeepSpeed, KV cache transfer, custom MoE stacks)

Infra / platform teams running GPU clusters, AI data centers, or cloud-hosted training environments

If you are trying to squeeze more performance out of your multi-node GPU training jobs

Demystify what RDMA libraries are doing under the hood

Комментарии

Информация по комментариям в разработке

Похожие видео

  • О нас
  • Контакты
  • Отказ от ответственности - Disclaimer
  • Условия использования сайта - TOS
  • Политика конфиденциальности

video2dn Copyright © 2023 - 2025

Контакты для правообладателей [email protected]